C++ တွင် ထည့်သွင်းမှုကို နမူနာများဖြင့် စီပါ။

ဂန္ထဝင်နမူနာများနှင့်အတူ ထည့်သွင်းမှုအမျိုးအစားကို လေးလေးနက်နက်ကြည့်ရှုခြင်း။

ထည့်သွင်းခြင်းအမျိုးအစားသည် ကျွန်ုပ်တို့လက်ထဲတွင် ဖဲချပ်များဖွင့်သည့်ပုံစံဖြင့် ကြည့်ရှုနိုင်သည့် စီခြင်းနည်းစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် မည်သည့်ကတ်ကိုမဆို ကုန်းပတ်တစ်ခုတွင် ထည့်သွင်းခြင်း သို့မဟုတ် ဖယ်ရှားခြင်းနည်းလမ်း၊ ထည့်သွင်းမှုအမျိုးအစားများသည် အလားတူနည်းလမ်းဖြင့် လုပ်ဆောင်ပါသည်။

ထည့်သွင်းမှုအမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်နည်းပညာသည် Bubble အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ရွေးချယ်မှုအမျိုးအစားခွဲခြင်းနည်းပညာများထက် ပိုမိုထိရောက်သော်လည်း အခြားနည်းပညာများထက် ထိရောက်မှုနည်းပါသည်။ Quicksort နှင့် Merge sort ကဲ့သို့ပင်။

ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်

ထည့်သွင်းမှုအမျိုးအစားခွဲခြင်းနည်းပညာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒုတိယဒြပ်စင်မှ စတင်ပြီး ၎င်းကို ပထမဒြပ်စင်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပြီး ထည့်သွင်းပါ သင့်လျော်သောအရပ်၌။ ထို့နောက် ကျွန်ုပ်တို့သည် နောက်ဆက်တွဲဒြပ်စင်များအတွက် ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။

ဒြပ်စင်တစ်ခုစီကို ၎င်း၏ယခင်ဒြပ်စင်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ကာ ဒြပ်စင်အား ၎င်း၏သင့်လျော်သောအနေအထားတွင် ထည့်သွင်း သို့မဟုတ် ထည့်သွင်းပါ။ Insertion sort technique သည် ဒြပ်စင်အရေအတွက်နည်းသော array များအတွက် ပို၍ဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်။ ၎င်းသည် လင့်ခ်ချိတ်ထားသောစာရင်းများကို စီရန်အတွက်လည်း အသုံးဝင်ပါသည်။

လင့်ခ်ချိတ်ထားသောစာရင်းများတွင် နောက်ဒြပ်စင်တစ်ခုသို့ ညွှန်ပြချက်တစ်ခုပါရှိသည် (တစ်ခုတည်းသောလင့်ခ်ချိတ်ထားသောစာရင်းတစ်ခုအတွက်) နှင့် ယခင်ဒြပ်စင်ထံသို့ ညွှန်ပြချက်တစ်ခုလည်း (နှစ်ဆချိတ်ဆက်ထားသောစာရင်းတစ်ခုအတွက်၊ ) ထို့ကြောင့် ချိတ်ဆက်ထားသောစာရင်းတစ်ခုအတွက် ထည့်သွင်းမှုအမျိုးအစားကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူလာသည်။

ဤသင်ခန်းစာတွင် ထည့်သွင်းမှုအမျိုးအစားအကြောင်း အားလုံးကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။

အထွေထွေ အယ်လဂိုရီသမ်

အဆင့် 1 - K = 1 မှ N-1 အတွက် အဆင့် 2 မှ 5 ကို ထပ်လုပ်ပါ

အဆင့် 2 : သတ်မှတ် temp = A[K]

အဆင့် 3 - သတ်မှတ် J = K– 1

အဆင့် 4 - temp စဉ်တွင် ထပ်လုပ်ပါ =A[J]

သတ်မှတ် A[J + 1] = A[J]

set J = J – 1

[end of inner loop]

အဆင့် 5 - set A[J + 1] = temp

[ ကွင်းဆက်၏အဆုံး]

အဆင့် 6 - ထွက်

ထို့ကြောင့် ထည့်သွင်းမှုအမျိုးအစားခွဲခြင်းနည်းပညာတွင် ပထမဒြပ်စင်ကို အမြဲတမ်းစီထားသည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ယူဆသောကြောင့် ဒုတိယဒြပ်စင်မှ စတင်သည် . ထို့နောက် ဒုတိယဒြပ်စင်မှ နောက်ဆုံးဒြပ်စင်သို့ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒြပ်စင်တစ်ခုစီကို ၎င်း၏ယခင်ဒြပ်စင်များအားလုံးကို နှိုင်းယှဉ်ကာ အဆိုပါဒြပ်စင်အား သင့်လျော်သောအနေအထားတွင်ထားရှိသည်။

Pseudocode

အတွက် pseudo ကုဒ် ထည့်သွင်းမှုအမျိုးအစားကို အောက်တွင်ပေးထားသည်။

procedure insertionSort(array,N ) array – array to be sorted N- number of elements begin int freePosition int insert_val for i = 1 to N -1 do: insert_val = array[i] freePosition = i //locate free position to insert the element whilefreePosition> 0 and array[freePosition -1] >insert_val do: array [freePosition] = array [freePosition -1] freePosition = freePosition -1 end while //insert the number at free position array [freePosition] = insert_val end for end procedure

အထက်တွင်ဖော်ပြထားသည်မှာ Insertion sort အတွက် pseudo code ဖြစ်သည်၊ နောက်၊ နောက်တွင်၊ ဤနည်းပညာကို အောက်ပါဥပမာတွင် ဖော်ပြပါမည်။

Illustration

စီစီမည့် array မှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်-

ယခု pass တစ်ခုစီအတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လက်ရှိဒြပ်စင်အား ၎င်း၏ယခင်ဒြပ်စင်များအားလုံးနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် ပထမ pass တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒုတိယဒြပ်စင်ဖြင့် စတင်ပါသည်။

ထို့ကြောင့် N နံပါတ်များပါရှိသော array တစ်ခုကို လုံးလုံးစီခွဲရန် ကျွန်ုပ်တို့သည် N နံပါတ်များ လိုအပ်ပါသည်။

အထက်ပါပုံဥပမာအား ဇယားပုံစံဖြင့် အကျဉ်းချုံးနိုင်သည်-

Pass မခွဲခြားထားသောစာရင်း နှိုင်းယှဉ်ချက် ခွဲထားသည်။စာရင်း
1 {12,3,5,10,8,1} {12,3} {3,12,5,10,8,1}
2 {3,12,5,10,8,1} {3,12,5} {3,5,12,10,8,1}
3 { 3,5,12,10,8,1} {3,5,12,10} {3,5,10,12,8,1}
4 {3,5,10,12,8,1} {3,5,10,12,8} {3,5,8,10,12,1}
5 {3,5,8,10,12,1} {3,5,8,10,12,1} {1,3,5,8,10,12}
6 {} {} {1,3,5,8,10,12}

တွင် ပြထားသည့်အတိုင်း အထက်ဖော်ပြပါ သရုပ်ဖော်ပုံတွင် ပထမဒြပ်စင်ကို အမြဲတမ်းစီထားသည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ယူဆသောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒုတိယဒြပ်စင်ဖြင့် စတင်သည်။ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒုတိယဒြပ်စင်အား ပထမတစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ကာ ဒုတိယဒြပ်စင်သည် ပထမထက်နည်းပါက ရာထူးကို လဲလှယ်ခြင်းဖြင့် စတင်ပါသည်။

ဤနှိုင်းယှဉ်မှုနှင့် လဲလှယ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ၎င်းတို့၏သင့်လျော်သောနေရာများတွင် ဒြပ်စင်နှစ်ခုကို နေရာချထားပေးပါသည်။ ထို့နောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် တတိယဒြပ်စင်အား ၎င်း၏ယခင် (ပထမနှင့် ဒုတိယ) ဒြပ်စင်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပြီး တတိယဒြပ်စင်အား သင့်လျော်သောနေရာတွင် ထားရှိရန် တူညီသောလုပ်ငန်းစဉ်ကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။

ဤနည်းလမ်းဖြင့်၊ ဖြတ်သန်းမှုတစ်ခုစီအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒြပ်စင်တစ်ခုစီကို နေရာချထားသည် ၎င်း၏နေရာ။ ပထမ pass အတွက်၊ ဒုတိယဒြပ်စင်ကို ၎င်း၏နေရာတွင် ထားရှိသည်။ ထို့ကြောင့် ယေဘူယျအားဖြင့်၊ N အစိတ်အပိုင်းများကို သင့်လျော်သောနေရာတွင် ထားရှိရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် N-1 လက်မှတ်များ လိုအပ်ပါသည်။

ထို့နောက်၊ C++ ဘာသာစကားဖြင့် Insertion sort နည်းပညာကို သရုပ်ပြပါမည်။

C++ ဥပမာ

#include using namespace std; int main () { int myarray[10] = { 12,4,3,1,15,45,33,21,10,2}; cout"\nInput list is \n"; for(int i=0;i10;i++) { cout ="" 

Output:

Input list is

12      4       3       1       15      45      33      21      10      2

Sorted list is

1       2       3       4       10      12      15      21      33      45

Next, we will see the Java implementation of the Insertion sort technique.

Java Example

public class Main { public static void main(String[] args) { int[] myarray = {12,4,3,1,15,45,33,21,10,2}; System.out.println("Input list of elements ..."); for(int i=0;i10;i++) { System.out.print(myarray[i] + " "); } for(int k=1; k=0 && temp = myarray[j]) { myarray[j+1] = myarray[j]; j = j-1; } myarray[j+1] = temp; } System.out.println("\nsorted list of elements ..."); for(int i=0;i10;i++) { System.out.print(myarray[i] + " "); } } } 

Output:

Input list of elements …

12  4  3  1  15  45  33  21  10  2

sorted list of elements …

1  2  3  4  10  12  15  21  33  45

In both the implementations, we can see that we begin sorting from the 2nd element of the array (loop variable j = 1) and repeatedly compare the current element to all its previous elements and then sort the element to place it in its correct position if the current element is not in order with all its previous elements.

Insertion sort works the best and can be completed in fewer passes if the array is partially sorted. But as the list grows bigger, its performance decreases. Another advantage of Insertion sort is that it is a Stable sort which means it maintains the order of equal elements in the list.

Complexity Analysis Of The Insertion Sort Algorithm

From the pseudo code and the illustration above, insertion sort is the efficient algorithm when compared to bubble sort or selection sort. Instead of using for loop and present conditions, it uses a while loop that does not perform any more extra steps when the array is sorted.

However, even if we pass the sorted array to the Insertion sort technique, it will still execute the outer for loop thereby requiring n number of steps to sort an already sorted array. This makes the best time complexity of insertion sort a linear function of N where N is the number of elements in the array.

Thus the various complexities for Insertion sort technique are given below:

Worst case time complexityO(n 2 )
Best case time complexityO(n)
Average time complexityO(n 2 )
Space complexityO(1)

In spite of these complexities, we can still conclude that Insertion sort is the most efficient algorithm when compared with the other sorting techniques like Bubble sort and Selection sort.

Conclusion

Insertion sort is the most efficient of all the three techniques discussed so far. Here, we assume that the first element is sorted and then repeatedly compare every element to all its previous elements and then place the current element in its correct position in the array.

In this tutorial, while discussing Insertion sort we have noticed that we compare the elements using an increment of 1 and also they are contiguous. This feature results in requiring more passes to get the sorted list.

In our upcoming tutorial, we will discuss “Shell sort” which is an improvement over the Selection sort.

In shell sort, we introduce a variable known as “increment” or a “gap” using which we divide the list into sublists containing non-contiguous elements that “gap” apart. Shell sort requires fewer passes when compared to Insertion sort and is also faster.

In our future tutorials, we will learn about two sorting techniques, “Quicksort” and “Mergesort” which use “Divide and conquer” strategy for sorting data lists.

Scroll to top